IF E THEN H （CF（H，E））证据是E，结论是H。 例：IF 流鼻涕 THEN 感冒
CF(H, E)：可信度因子，反映证据与结论的联系程度。取值范围【-1,1】。
当证据的出现增加了结论H的可信度，则CF（H,E）> 0，反之< 0；若证据出现与否与H无关，则=0
静态强度：CF（H,E），反映E对应为真时对H的影响程度。
动态强度：CF（E），反映证据E的真实程度。
若E = E1 and E2 and … and En，则CF（E） = min{ CF(E1) , CF(E2)，CF(E3) , … , CF(En) }
若E = E1 or E2 or … or En，则CF（E） = max{ CF(E1) , CF(E2)，CF(E3) , … , CF(En) }
CF（H） = CF（H,E）× max{ 0，CF（E）}。 当CF（E）< 0 , CF(H) = 0; CF(E) > 0 , CF(H) = CF(H, E)
对于多个E对H的影响，可根据以下公式求出E1，E2对H的综合影响。
设D是变量x的所有取值可能，且这些取值是互斥的，则称D为x的样本空间。在证据理论中，D的任何一个子集A都对应一个关于x的命题，称该命题为“x的值在A中”。
